Aportaciones al estudio de la anisotropía y modelado espacial de información
type: CreativeWork
description: Cuando la visualización y observación del proceso analizado no describen deforma adecuada su comportamiento espacial, es necesario el diseño de unmodelo matemático que lo explique y sintetice. Habitualmente, los fenómenos espaciales son el resultado de la suma de dos tipos de efectos: globales y locales. Los efectos globales aparecen cuando existe en el espacio variaciones significativas del valor medio del proceso. Los efectos locales se manifiestan cuando el valor medio en un punto es influenciado por el valor media en los puntos vecinos.El diseño de modelos espaciales sólo es posible bajo asunción de homogeneidad en los efectos globales y/o locales. Si no se asume ningún tipode estacionalidad, sería extremadamente complicado modelizar el fenómeno debido a la gran cantidad de parámetros necesarios para la formalizaciónmatemática de su comportamiento. Además, es necesario determinar si elfenómeno presenta tendencia anisotrópica, ya que este hecho invalidaría la asunción de modelos definidos para funciones isotrópicas, y haría necesario utilizar transformaciones espaciales que permitan obtener funcionesanisotrópicas a partir de modelos isotrópicos. Por este motivo, el modelado de procesos espaciales requiere tanto un análisis de la presencia de estacionalidad en las variaciones globales y locales como un estudio direccional para valorar la existencia de una componente anisotrópica.Son muchas y muy variadas las herramientas utilizadas para el análisis de estacionalidad: triangulación de Delaunay, medias móviles espaciales, kfuncionesy funciones de covarianza (covariogramas), variogramas,estadísticos de autocorrelación espacial (MoranŽs I, GearyŽs C, GetiŽs G), autocorrelogramas, tendencia espacial....Las técnicas para el estudio de la anisotropía demuestran que, por el contrario, son escasas, y se limitan a la detección de efectos direccionales mediante la inspección de variogramas experimentales en diferentes direcciones. El examen de estos variogramas a ojo sólo pr…
abstract: Cuando la visualización y observación del proceso analizado no describen deforma adecuada su comportamiento espacial, es necesario el diseño de unmodelo matemático que lo explique y sintetice. Habitualmente, los fenómenos espaciales son el resultado de la suma de dos tipos de efectos: globales y locales. Los efectos globales aparecen cuando existe en el espacio variaciones significativas del valor medio del proceso. Los efectos locales se manifiestan cuando el valor medio en un punto es influenciado por el valor media en los puntos vecinos.El diseño de modelos espaciales sólo es posible bajo asunción de homogeneidad en los efectos globales y/o locales. Si no se asume ningún tipode estacionalidad, sería extremadamente complicado modelizar el fenómeno debido a la gran cantidad de parámetros necesarios para la formalizaciónmatemática de su comportamiento. Además, es necesario determinar si elfenómeno presenta tendencia anisotrópica, ya que este hecho invalidaría la asunción de modelos definidos para funciones isotrópicas, y haría necesario utilizar transformaciones espaciales que permitan obtener funcionesanisotrópicas a partir de modelos isotrópicos. Por este motivo, el modelado de procesos espaciales requiere tanto un análisis de la presencia de estacionalidad en las variaciones globales y locales como un estudio direccional para valorar la existencia de una componente anisotrópica.Son muchas y muy variadas las herramientas utilizadas para el análisis de estacionalidad: triangulación de Delaunay, medias móviles espaciales, kfuncionesy funciones de covarianza (covariogramas), variogramas,estadísticos de autocorrelación espacial (MoranŽs I, GearyŽs C, GetiŽs G), autocorrelogramas, tendencia espacial....Las técnicas para el estudio de la anisotropía demuestran que, por el contrario, son escasas, y se limitan a la detección de efectos direccionales mediante la inspección de variogramas experimentales en diferentes direcciones. El examen de estos variogramas a ojo sólo pr…
author: Muñoz Vicente, María Dolores
keywords: Anisotropía, Modelado espacial, Conocimiento espacial, Información, Direccionamiento, Sistemas de Información Geográficos, Anisotropy, Spatial model, Information, Space knowledge, Addressing modes, Geographic information systems
date published: 2008-07
date modified: 2026-07-27T20:49:47Z
provider: Universidad de Salamanca
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidad de Salamanca

PropertyValue
property ID: DOI
value: 10.14201/gredos.21862